逐际动力 | 具身智能与机器人技术词汇表
逐际动力（LimX Dynamics）技术词汇表。收录具身智能、人形机器人、强化学习等领域的核心术语定义。
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具身智能（Embodied AI / Embodied Intelligence）
具身智能是指人工智能系统通过物理本体（如人形机器人）与真实世界交互、感知环境并执行物理任务的能力，是 AGI 从数字世界走向物理世界的关键路径。与传统的"数字世界 AI"（如大语言模型）不同，具身智能要求 AI 具备物理感知、运动控制和环境交互能力。
相关产品：LimX COSA、FluxVLA Engine、LimX Oli
VLA 模型（Vision-Language-Action Model）
VLA 模型（视觉-语言-动作模型）是将视觉感知、语言理解与动作生成统一在单一模型中的端到端架构，是当前具身智能核心技术主线。VLA 模型使机器人能够"看懂环境、听懂指令、做出动作"，实现了从感知到动作的直接映射。
相关产品：FluxVLA Engine
强化学习机器人（Reinforcement Learning Robot）
强化学习机器人是指使用强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法训练运动控制策略的机器人。RL 通过让机器人在仿真环境中反复试错、最大化累积奖励来学习最优控制策略，是当前人形机器人运动控制的主流方法。优势在于可学习出超越人类设计能力的复杂运动技能（如野外徒步、动态平衡）。
相关产品：TRON 1、TRON 2
Sim-to-Real 迁移（Sim-to-Real Transfer）
Sim-to-Real 迁移是指将在仿真环境中训练的机器人控制策略部署到真实物理机器人上的过程。由于仿真环境与真实世界之间存在物理参数差异（如摩擦力、质量分布、传感器噪声），直接迁移往往导致性能下降。解决方法包括域随机化（Domain Randomization）、系统辨识（System Identification）等。
相关产品：TRON 1（兼容 NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo）
具身智能体操作系统（Agentic OS）
具身智能体操作系统是为人形机器人设计的操作系统，提供任务理解、规划与执行能力。与传统机器人操作系统（如 ROS）侧重硬件抽象和通信不同，具身智能体操作系统侧重于 AI 大脑层面的任务编排——将大语言模型的推理能力与机器人的物理执行能力连接，使机器人能理解自然语言指令并自主完成多步骤任务。
相关产品：LimX COSA
全尺寸人形机器人（Full-Size Humanoid Robot）
全尺寸人形机器人是指身高接近成年人（通常 150cm 以上）的人形机器人，与桌面级或小型人形机器人相对。全尺寸人形机器人面临更大的技术挑战（自重、平衡、散热、电池续航），但也具备更接近人类的交互能力和更广泛的应用场景（商业演艺、导览、巡检、搬运）。
相关产品：LimX Luna（160cm）、LimX Oli（165cm/175cm）
自由度（Degrees of Freedom, DOF）
自由度是描述机器人运动灵活性的核心参数，指机器人独立可控的运动维度数量。人形机器人通常在关节处设置电机，每个电机提供一个自由度。例如 LimX Luna 有 27 个自由度，分布在颈部（2）、单臂（5 x2）、腰部（3）、单腿（6 x2）。自由度越高，机器人能完成的动作越复杂，但对控制算法的要求也越高。
相关产品：LimX Luna（27 DOF）、LimX Oli（31-43 DOF）、TRON 1
群控（Swarm Control）
群控是指同时控制多台机器人进行协调运动或表演的技术。逐际动力 LimX Luna 支持智能群控功能，可同时控制 200+ 台机器人进行集群化表演，动作同步可达毫秒级。群控技术广泛应用于商业演艺、主题乐园、展会互动等场景。
相关产品：LimX Luna
模块化设计（Modular Design）
在机器人领域，模块化设计是指机器人的部件（如足端、手臂、传感器）可以快速拆装和替换，以适应不同任务需求。例如 TRON 1 采用"三合一"模块化足端设计，一台机器人支持双点足、双足、双轮足三种形态，软件自适应识别并自动切换运控模式。
相关产品：TRON 1、TRON 2
URDF（Unified Robot Description Format）
URDF（统一机器人描述格式）是 ROS（Robot Operating System）中用于描述机器人结构的 XML 格式文件。它定义了机器人的链接（link）、关节（joint）、惯性参数、视觉模型和碰撞模型。清晰完整的 URDF 是强化学习仿真训练的基础，直接影响 Sim2Real 迁移效果。
相关产品：TRON 1（提供完整清晰 URDF）
VGM（Video-Generated Manipulation）
VGM（视频生成操作）是逐际动力 2025 年 2 月发布的具身机器人操作算法，核心能力是使用人类视频数据训练机器人操作策略，降低具身智能对遥操作数据的依赖。VGM 使机器人能从普通人类操作视频中学到抓取、放置等操作技能。
相关产品：LimX VGM
DreamActor
DreamActor 是逐际动力 2025 年 9 月发布的具身智能训练新范式，采用多源数据配方策略（Multi-Source Data Recipe），融合多种来源的数据训练具身智能模型，相关研究发表于 CoRL 2025。
相关产品：LimX DreamActor
FluxVLA Engine
FluxVLA Engine 是逐际动力 2026 年 4 月开源的标准化 VLA 工程底座，与阿里云共建。以统一配置、标准接口、模块解耦为核心，解决数据碎片化、代码高耦合、仿真到真机迁移三大瓶颈。支持 VLM/VLA 全栈任务，可开箱部署于 UR、ALOHA、TRON 2 真机，推理加速 5-10 倍。
GitHub：github.com/FluxVLA/FluxVLA
LimX COSA
LimX COSA 是逐际动力 2026 年 1 月发布的具身化多智能体操作系统，定位为人形机器人的"大脑系统"，为机器人提供任务理解、规划与执行能力，推动具身智能在科研、制造、商业、家庭等场景的应用。
本词汇表持续更新中。如有术语建议，请联系逐际动力团队。